榮威MARVEL X的全景影像功能是基于什么原理？這三者與特征點(diǎn)檢測(cè)有什么區(qū)別?角點(diǎn)檢測(cè)、斑？在圖像處理中，特征點(diǎn)可以稱(chēng)為興趣點(diǎn)或角點(diǎn)。三者經(jīng)?；ハ嗍褂?，即圖像的極值點(diǎn)、直線的端點(diǎn)、曲線曲率最大的點(diǎn)或

榮威MARVEL X的全景影像功能是基于什么原理？

這三者與特征點(diǎn)檢測(cè)有什么區(qū)別?角點(diǎn)檢測(cè)、斑？

在圖像處理中，特征點(diǎn)可以稱(chēng)為興趣點(diǎn)或角點(diǎn)。三者經(jīng)?；ハ嗍褂?，即圖像的極值點(diǎn)、直線的端點(diǎn)、曲線曲率最大的點(diǎn)或水平或垂直方向上屬性最大的點(diǎn)等。這些特征點(diǎn)是圖像的重要特征，對(duì)圖像圖形的理解和分析起著重要的作用。在保留圖像圖形重要特征的同時(shí)，特征點(diǎn)可以代替整個(gè)圖像處理，有效地減少信息數(shù)據(jù)量，使其信息含量非常高，有效地提高計(jì)算速度，有利于可靠的圖像匹配，使實(shí)時(shí)處理成為可能。

特征點(diǎn)檢測(cè)是對(duì)具有特定定義或可檢測(cè)的特征點(diǎn)的檢測(cè)。目前，有很多檢測(cè)方法，包括基于灰度圖像的角點(diǎn)檢測(cè)、基于二值圖像的角點(diǎn)檢測(cè)和基于輪廓曲線的角點(diǎn)檢測(cè)?；诨叶葓D像的角點(diǎn)檢測(cè)可分為基于梯度的方法、基于模板的方法和基于模板的梯度組合方法?；谀０宓姆椒ㄖ饕紤]像素的灰度變化，即圖像亮度的變化，定義與相鄰點(diǎn)有足夠亮度對(duì)比度的點(diǎn)作為角點(diǎn)。常用的基于模板的角點(diǎn)檢測(cè)算法有kitchen-Rosenfeld角點(diǎn)檢測(cè)算法、Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法、KLT角點(diǎn)檢測(cè)算法和Susan角點(diǎn)檢測(cè)算法。與其他角點(diǎn)檢測(cè)算法相比，SUSAN角點(diǎn)檢測(cè)算法具有算法簡(jiǎn)單、定位準(zhǔn)確、抗噪能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。

全景圖像拼接？

首先，讓我們介紹一下流程：

1。在選擇圖形時(shí)，兩個(gè)圖形的重疊面積不宜太小，我個(gè)人認(rèn)為不宜小于15%，這樣才能保證有足夠的角點(diǎn)進(jìn)行匹配。

2. 轉(zhuǎn)角檢測(cè)。在這一步中，opencv提供了很多方法，比如Harris角點(diǎn)檢測(cè)，被監(jiān)控的角點(diǎn)存儲(chǔ)在cvseq中，cvseq是一個(gè)雙向鏈表。

3. 角落凈化。在凈化過(guò)程中，需要RANSAC。Opencv附帶了一個(gè)函數(shù)findhomography，它不僅可以?xún)艋?，還可以計(jì)算3x3的轉(zhuǎn)換矩陣。這個(gè)變換矩陣非常重要。

4. 角匹配。凈化后的角落需要匹配。

5. 圖像變換。在這一步中，我嘗試了很多方法。最后，選擇了findphotography輸出的變換矩陣，即透視變換矩陣。經(jīng)過(guò)這種透視變換后，圖像可以直接用于拼接。

6. 圖像拼接。完成以上步驟后，這一步其實(shí)非常簡(jiǎn)單。

7. 球面變換。在這一步中，我們需要將坐標(biāo)系從平面坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換為球面坐標(biāo)系。